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Databricks
Engenheiro(a) Staff Fullstack, Aplicações Agentivas
Estados Unidos
Mountain View, California, United States
Python
Tradução automática. Consulte o original.
Sobre a oportunidade
P-1477 A Databricks está transformando a maneira como constrói e opera a Tecnologia de Pessoas — migrando da configuração tradicional de SaaS para uma pilha nativa de IA e agentiva. Você será a âncora técnica do pod de People Tech, liderando a mudança arquitetural da automação de fluxos de trabalho para sistemas autônomos e multiagentes que impulsionam RH, recrutamento, análise da força de trabalho e experiência do colaborador em escala. Esta é uma oportunidade rara de reimaginar um domínio empresarial crítico do zero, utilizando a mesma plataforma de dados e IA que a Databricks comercializa para o mundo.
O que você fará
- Arquitetar e construir sistemas agentivos que automatizam e aumentam fluxos de trabalho de People Tech — onboarding, offboarding, análise de remuneração, perguntas e respostas sobre políticas, entrega de serviços de RH — usando frameworks de orquestração de LLM (LangGraph, AutoGen ou equivalente).
- Definir a estratégia da plataforma agentiva para o pod: padrões de design de agentes, convenções de chamada de ferramentas, pipelines de recuperação aumentada, frameworks de avaliação e salvaguardas de loop humano.
- Integrar sistemas de People Tech (Workday, Greenhouse, ADP etc.) como ferramentas e fontes de dados acessíveis por agentes via Databricks Unity Catalog e interfaces estilo MCP.
- Estabelecer o padrão técnico para o pod — revisando projetos, definindo padrões de engenharia e liderando revisões arquiteturais em todo o roadmap de People Tech.
- Influenciar colegas e stakeholders: traduzir a capacidade agentiva em resultados de negócios para parceiros de Pessoas, Jurídico e Finanças, e orientar engenheiros no pod em pensamento focado em IA.
O que buscamos
- 8+ anos de experiência em engenharia de software, com pelo menos 2 anos construindo aplicações de produção de LLM ou agentivas (agentes, pipelines RAG, uso de ferramentas, orquestração multiagente).
- Profundo conhecimento em Python e experiência com frameworks agentivos — LangChain/LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou similar.
- Forte domínio de padrões de integração empresarial: REST/GraphQL APIs, arquitetura orientada a eventos e conexão programática de plataformas de RH/HCM de SaaS.
- Experiência com plataformas de dados — Databricks, Spark, ou equivalente — e construção de aplicações de IA sobre arquiteturas lakehouse ou warehouse.
- Histórico como líder técnico: impulsionando decisões arquiteturais, escrevendo RFCs e elevando o padrão de qualidade em uma equipe sem depender de autoridade gerencial.
Diferenciais
- Experiência prévia em domínios de People Tech, HR tech ou ferramentas internas.
- Familiaridade com Workday, Greenhouse ou plataformas de RH empresariais similares — especialmente via API ou camada de integração.
- Experiência em avaliar e realizar testes de segurança (red-teaming) de agentes de LLM quanto à segurança, confiabilidade e correção em contextos de negócios sensíveis.
Transparência na Faixa Salarial
A Databricks está comprometida com práticas de remuneração justas e equitativas. A(s) faixa(s) salarial(is) para esta função está(ão) listada(s) abaixo e representa(m) a faixa salarial esperada para funções não comissionáveis ou o ganho alvo para funções comissionáveis. A remuneração real é baseada em vários fatores exclusivos de cada candidato, incluindo, mas não se limitando a, habilidades relacionadas ao trabalho, profundidade de experiência, certificações e treinamento relevantes e local de trabalho específico. Com base nos fatores acima, a Databricks prevê a utilização de toda a amplitude da faixa. O pacote total de remuneração para esta posição também pode incluir elegibilidade para bônus anual de desempenho, ações e os benefícios listados acima. Para mais informações sobre em qual faixa seu local se encontra, visite nossa página aqui databricks.com/sites/default/files/2024-08/us-pay-zone-mapping.pdf.
Faixa Salarial Local
$192,000—$260,000 USD
Nosso Compromisso com Diversidade e Inclusão
Na Databricks, estamos comprometidos em promover uma cultura diversa e inclusiva onde todos possam se destacar. Tomamos grande cuidado para garantir que nossas práticas de contratação sejam inclusivas e atendam aos padrões de igualdade de oportunidades de emprego. Indivíduos que buscam emprego na Databricks são considerados sem levar em conta idade, cor, deficiência, etnia, estado civil ou familiar, identidade ou expressão de gênero, idioma, origem nacional, capacidade física e mental, afiliação política, raça, religião, orientação sexual, status socioeconômico, status de veterano e outras características protegidas.
Conformidade
Se o acesso a tecnologia ou código-fonte controlado por exportação for necessário para o desempenho das funções do cargo, fica a critério do Empregador solicitar uma licença do governo dos EUA para tais posições, e o Empregador pode recusar prosseguir com um candidato com base apenas nisso.
Sobre a Databricks
A Databricks é a empresa de Dados e IA. Mais de 20,000 organizações no mundo — incluindo adidas, AT&T, Bayer, Block, Mastercard, Rivian, Unilever e 70% das empresas da Fortune 500 — confiam na Plataforma de Dados + IA da Databricks para construir e escalar aplicações de dados e IA, análises e agentes. Com sede em São Francisco e mais de 30 escritórios globalmente, a Databricks oferece uma plataforma unificada que inclui Genie, Lakebase, Agent Bricks, Lakeflow, Lakehouse e Unity Catalog. Para saber mais, siga a Databricks no LinkedIn linkedin.com/company/databricks, X x.com/databricks, YouTube youtube.com/@Databricks e Instagram instagram.com/databricksinc/?hl=en.
Benefícios
Na Databricks, nos esforçamos para oferecer benefícios e vantagens abrangentes que atendam às necessidades de todos os nossos funcionários. Para detalhes específicos sobre os benefícios oferecidos em sua região, clique aqui docs.google.com/document/d/154un3e8Xav4BceOSlcYFZRGEuQI54xMxVydRwQn54eQ/edit?usp=sharing.
Mais oportunidades com um só perfil
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